論文の概要: A Variant of Gradient Descent Algorithm Based on Gradient Averaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02387v2
• Date: Thu, 10 Dec 2020 06:48:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-23 11:22:25.129580
• Title: A Variant of Gradient Descent Algorithm Based on Gradient Averaging
• Title（参考訳）: 勾配平均化に基づく勾配Descentアルゴリズムの一変数
• Authors: Saugata Purkayastha and Sukannya Purkayastha
• Abstract要約: レグレッションタスクでは、Grad-Avgの挙動がGradient Descent(SGD)とほぼ同一であることが観察された。 2つのベンチマークデータセットの分類タスクにおいて,Grad-Avgは他の最先端技術よりも高速に収束することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we study an optimizer, Grad-Avg to optimize error functions. We establish the convergence of the sequence of iterates of Grad-Avg mathematically to a minimizer (under boundedness assumption). We apply Grad-Avg along with some of the popular optimizers on regression as well as classification tasks. In regression tasks, it is observed that the behaviour of Grad-Avg is almost identical with Stochastic Gradient Descent (SGD). We present a mathematical justification of this fact. In case of classification tasks, it is observed that the performance of Grad-Avg can be enhanced by suitably scaling the parameters. Experimental results demonstrate that Grad-Avg converges faster than the other state-of-the-art optimizers for the classification task on two benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,誤り関数を最適化する最適化器Grad-Avgについて検討する。 数学的にはGrad-Avgの反復列を最小化(有界性仮定)に収束させる。 Grad-Avgとレグレッションと分類タスクで人気のある最適化ツールを併用する。 回帰作業では,Grad-Avgの挙動はSGD(Stochastic Gradient Descent)とほぼ同一であることが観察された。 我々はこの事実を数学的に正当化する。 分類タスクの場合,パラメータを適切にスケーリングすることでgrad-avgの性能を向上させることができる。 実験結果から,Grad-Avgは2つのベンチマークデータセットの分類タスクに対して,他の最先端最適化よりも高速に収束することが示された。

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